РОЗРОБЛЕННЯ АРХІТЕКТУРИ ЗГОРТКОВОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ ВІЙСЬКОВОЇ ТЕХНІКИ НА ОБМЕЖЕНОМУ НАБОРІ ДАНИХ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31891/2307-5732-2023-321-3-100-103

Ключові слова:

згорткова нейронна мережа, класифікація зображень, модель машинного навчання, ідентифікація військової техніки

Анотація

Робота спрямована на розробку архітектури згорткової нейронної мережі для класифікації зображень військової техніки. Ключовою вимогою до моделі є можливість навчання на обмежених вибірках даних. Було взято існуючу модель VGG-16, в якій замінено класифікатор на власний, що базується на повністю звʼязній нейронній мережі з 2-а виходами. Усі натреновані моделі перевіряються на адекватність та в подальшому будуть використовуватися для швидкої ідентифікації військової техніки у потоці відео.

Завантаження

Опубліковано

29.06.2023

Номер

Том 321 № 3 (2023): Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки

Розділ

Статті

Ліцензія

Авторське право (c) 2023 ЯРОСЛАВ МАТВІЙЧУК, ВОЛОДИМИР ЯЦИШИН (Автор)

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Як цитувати

МАТВІЙЧУК, Я., & ЯЦИШИН, В. (2023). РОЗРОБЛЕННЯ АРХІТЕКТУРИ ЗГОРТКОВОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ ВІЙСЬКОВОЇ ТЕХНІКИ НА ОБМЕЖЕНОМУ НАБОРІ ДАНИХ. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, 321(3), 100-103. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2023-321-3-100-103